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🔥 内容介绍
一、核心原理拆解：WOA-TCN+SHAP 的协同逻辑
1. 基础组件：WOA（鲸鱼优化算法）的寻优机制
WOA 模拟鲸鱼的自然觅食行为（包围猎物、气泡网觅食、随机搜索），通过三大核心操作实现全局寻优：
包围猎物：通过调整收缩因子控制搜索范围，逐步逼近最优解；
气泡网觅食：采用对数螺旋函数模拟鲸鱼螺旋式游动，平衡局部开发能力；
随机搜索：以一定概率跳出局部最优，提升全局探索效率。
其优势在于无需梯度信息，收敛速度快、鲁棒性强，特别适合优化 TCN 的超参数组合（如卷积核大小、残差块数量、注意力头数、学习率等）。
2. TCN 的多输出适配改造
传统 TCN 多用于单输出时序预测，针对多输出场景的改造核心的是：
输出层设计：将 TCN 最终的全连接层输出维度调整为目标变量个数（如预测 3 个指标则输出维度设为 3）；
损失函数适配：采用多输出 MSE 损失（MultiOutputMSE），或根据业务需求设置加权损失（如对重要输出赋予更高权重）；
序列同步处理：确保输入特征序列与多输出目标序列的时间步严格对齐，避免时序错位导致的预测偏差。
3. WOA-TCN 的协同优化流程
WOA 与 TCN 的结合并非简单叠加，而是形成 “超参寻优 - 模型训练 - 精度反馈” 的闭环：
超参编码：将 TCN 的关键超参数（卷积核尺寸 [3,7]、残差层数 [2,6]、隐藏层单元数 [64,256]、学习率 [1e-4,1e-2]）编码为 WOA 的搜索向量；
适应度函数：以模型在验证集上的多输出综合误差（如 MSE 均值）作为 WOA 的适应度值，目标是最小化该值；
寻优迭代：WOA 通过多轮迭代更新超参数向量，筛选出最优超参组合；
模型训练：用最优超参初始化 TCN，训练多输出回归模型，确保各输出维度的预测精度均衡。
4. SHAP 分析的多输出适配
SHAP（SHapley Additive exPlanations）通过计算每个特征的 SHAP 值，量化其对预测结果的贡献，针对多输出场景的适配逻辑：
全局解释：通过 SHAP 摘要图（Summary Plot）展示单个特征对所有输出的平均贡献度，识别核心影响特征；
局部解释：通过 SHAP 依赖图（Dependence Plot）分析单个样本中，特征取值对每个输出的具体影响（正相关 / 负相关）；
多输出对比：生成特征 - 输出贡献热力图，直观展示同一特征对不同输出的差异化影响（如特征 A 对输出 1 正向贡献，对输出 2 负向贡献）。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
function drawShapSummaryBarPlot(meanAbsShap, featureNames)
% SHAP特征重要性条形图
[sortedValues, sortedIdx] = sort(meanAbsShap, 'ascend');
figure;
barh(sortedValues, 'FaceColor',[0.3 0.2 0.8]);
set(gca, 'YTick', 1:numel(featureNames),...
'YTickLabel', featureNames(sortedIdx));
xlabel('平均绝对SHAP值');
ylabel('预测因子');
title('SHAP条形图');
grid on;
end
🔗 参考文献
🔗 参考文献
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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
